LSTM網絡（Long Short-Term Memory ）
本文基於前兩篇 1. 多層感知機及其BP算法（Multi-Layer Perceptron） 與 2. 遞歸神經網絡（Recurrent Neural Networks，RNN） RNN 有一個致命 ...
原文：Long short-term memory(LSTM)數學推導
本文是根據以下三篇文章整理的LSTM推導過程，公式都源於文章，只是一些比較概念性的東西，要coding的話還要自己去吃透以下文章。 前向傳播： 計算三個gate in, out, forget 的輸入和cell的輸入： begin align z i n j t sum limits m w i n j m y m t sum limits v S j w i n j c j v S c j v ...
2015-06-03 17:26 0 5951 推薦指數：
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[譯] 理解 LSTM(Long Short-Term Memory, LSTM) 網絡
本文譯自 Christopher Olah 的博文 Recurrent Neural Networks 人類並不是每時每刻都從一片空白的大腦開始他們的思考。在你閱讀這篇文章時候，你都是基於自己已經 ...
LSTM（Long Short-Term Memory）長短期記憶網絡
1. 摘要 對於RNN解決了之前信息保存的問題，例如，對於閱讀一篇文章，RNN網絡可以借助前面提到的信息對當前的詞進行判斷和理解，這是傳統的網絡是不能做到的。但是，對於RNN網絡存在長期依賴問題 ...
論文翻譯：2018_LSTM剪枝_Learning intrinsic sparse structures within long short-term memory
within long short-term memory[C]. nternational Conf ...
tensorflow 基礎學習十一：LSTM（long-short term memory）
循環神經網絡可以更好的利用傳統神經網絡結構所不能建模的信息，但同時也會出現——長期依賴問題（long-term dependencies） 例如，當前時刻的預測值要依賴之間時刻的信息，當兩個時間間隔較短時，RNN可以比較容易地利用先前時刻信息。但當這兩個時間間隔不斷變長時，簡單的循環 ...
深度學習面試題37：LSTM Networks原理(Long Short Term Memory networks)
目錄 LSTMs網絡架構 LSTM的核心思想 遺忘門(Forget gate) 輸入門(Input gate) 輸出門(Output gate) LSTMs是如何解決長程依賴問題的？ Peephole是啥 多層LSTM 參考資料 長短 ...
Long-Short Memory Network(LSTM長短期記憶網絡)
自剪枝神經網絡 Simple RNN從理論上來看，具有全局記憶能力，因為T時刻，遞歸隱層一定記錄着時序為1的狀態 但由於Gradient Vanish問題，T時刻向前反向傳播的Gradient在T-10時刻可能就衰減為0。 從Long-Term退化至Short-Term。 盡管ReLU能夠 ...
短時程突觸可塑性（short-term synaptic plasticity）
介紹 神經元的突觸可塑性一般被認為是大腦學習與記憶的分子生物學機制，它是指突觸傳遞效率增強或減弱的變化現象。若這種變化只持續數十毫秒到幾分，便稱之為短時程突觸可塑性，其中效率增強與減弱分別叫做短時程增強（short-term enhancement）與短時程抑制(short-term ...